DSND-Starbucks-Marketing：分析星巴克奖励移动应用程序的促销效果

DSND-星巴克营销 动机 该项目是Udacity Data Science Nanodegree的基本任务。 星巴克奖励移动应用程序会为我们提供刺激数据，该数据可跟踪已收到，查看和使用了优惠以及他们进行的任何其他交易的用户。 我们的任务是找出哪种类型的商品能引起哪种类型的客户的最大React。 我尤其想调查以下问题： 一般而言，哪些特定人群可能会完成报价？ 总体而言，哪些特定报价更可能引起响应或完成？ 我们应该为特定客户量身定制哪个优惠？ 数据 我们获得了三个数据集： Profile.json：具有ID和受众特征详细信息的客户数据 Portfolio.json：包含分销渠道，最低支出，奖励和有效期限的商品列表 Transcript.json：事件列表（提供收据，查看和兑换）发生时间和交易金额 数据包括十种不同的报价类型。 有bogo（买一送一），折扣和信息性报价，具有各种分销渠